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7位一线气象从业者撰写的手把手Python数据处理案例教学,学到就是赚到!| 免费

happy科研 • 1 年前 • 170 次点击  
气象行业的朋友们,你们是否遇到了如下问题:
学了 Python,不知道怎么用于处理日常业务?
业务数据处理繁琐又耗时,想使用Python提高 ROI?
别怕,我们邀请了7位来自全国各地的业务一线老师傅,基于日常气象业务和科研场景下的真实需求案例式教学,带你更高效地用Python处理业务数据,将时间花到更有价值的地方。


 · 活动基本信息 · 

导师

王清龙(longtsing) 湖北省宜昌市气象局保障中心工程师。主要从事气象业务技术保障工作,兼职气象数据分析质控、气象仪器计量与检定、气象设备研发与维修。

适用对象

  • 掌握 Python 基本语法、但对气象业务数据分析处理麻爪的:
    • 气象业务工作者
    • 气象行业从业者
  • 从未接触系统内数据的大气科学专业学生

学习形式

自学→刷题→自动出分→晋级。视个人接受能力,平均每天学习时长 0.5-1 小时不等,预计 7 天可以闯关成功

※ 学习建议:如果你从未接触过 Python,建议拉到文末,有适合小白的零基础Python教学(免费的)学完了再来也不迟


 · 内容大纲 · 

关卡 1


知识点:pandas 基础
案例:最长高温日数统计


闯关题:计算 10 年逐年冻融交替循环次数

关卡 2


知识点:数据筛选、排序、分组、连接

案例:
  • 1:统计单站点八方位风速频率
  • 2:多年最长高温持续日数统计



闯关题:分析不同层 AQI 等级次数

关卡 3


知识点:

  • pandas 进阶 :窗口、变换、插补及高阶数据处理

  • 数据的透视变形、质控、填充,时间序列

案例:
  • 1:风廓线雷达观测数据处理与可视化

  • 2:地面气象观测数据质控



闯关题:风廓线雷达数据可视化

关卡 4


知识点:气象时序数据处理、正则表达式、绘图、性能优化

案例:
  • 1:利用微波辐射计数据绘制 TLogP 图,并叠加风廓线雷达
  • 2:海量闪电定位数据的正负闪强度统计



闯关题:闪电定位抽取

关卡 5:最后一关!


闯关题:
  • 比较 TLogP 图:基于气球探空数据、微波辐射计和风廓线雷达
  • 统计闪电序列过程子闪数量


 · 特别致谢 · 


感谢以下几位研究人员提供有关案例,测试训练营教案,并提出修改意见:
- 宜昌市气象局 成勤
- 宜昌市气象局 刘俊
- 宜昌市气象局 枚雪彬
- 武汉区域气候中心 邓环环
- 中国气象局上海台风研究所 李田
- 中国气象局上海台风研究所 夏武松


 · 活动报名 · 


报名时间:长期开放,早学早享受


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